地铁挖掘机动臂势能回收PSO-PID控制策略设计及分析

响应地铁施工设备节能减排的要求,设计了一种复合结构势能的挖掘机动臂势能回收系统,该系统可以达到更高能量利用率和更优节能减排状态。在原有比例-积分-微分(Proportional Integral-Differential, PID)控制的基础上,引入粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO)对控制进行优化,给出了基于PSO-PID控制的流量调节方式。采用液压与电气控制方式进行势能回收,利用调节液压马达排量来控制动臂运动速度,大幅降低程序设计难度。在建立系统数学模型的基础上,依托AMESim软件开展了势能回收系统分析。研究结果表明：一个循环过程可以实现回收11.1 kJ能量,达到了非常高效的能量回收性能。动臂速度表现为先增大再降低,可以获得更优的动臂控制性能。     

支撑交通管理综合信息平台的信息挖掘模型

本文分别从结构化信息源和非结构化信息源两个角度探讨支撑交通管理综合信息平台的信息挖掘模型,提出利用粗糙集理论的基本原理,对于其属性约简进行改进。在保证原有属性不变的条件下,削减了冗余信息,并可实现基于数据库存储数据的动态数据挖掘模型,避免了将大量数据从数据库中基于主题倒入数据仓库的传统数据挖掘模式．通过上述算法,不仅提高了信息挖掘的效率,而且可以实时在线信息挖掘,相对于传统的挖掘模式,本文提出的方法更适用于当前基于网络的交通管理综合信息平台的实际应用。     

基于Frame页面过滤的Web日志挖掘中的数据预处理方法

提出了基于Frame页面过滤的Web日志预处理方法,将数据挖掘技术应用到Web服务器的日志中,从而发现Web用户的行为模式,数据预处理为日志挖掘提供理想的数据,实验证明了该方法有效地解决了数据预处理中的一些问题.     

基于Rough集理论的增量式数据挖掘算法

提出一种求精简规则的带支持信息的增量式算法IDMA,该算法改进了传统挖掘算法的缺点,可充分利用已挖掘出的规则集来对新增实例进行决策规则挖掘,同经典Rough集挖掘算法比较,算法IDMA计算过程简单,而且效率较高.     

航运企业应全面发展综合物流

海洋运输是一种价格便宜,可以运送超大型和超重货物,不受道路限制的货物运输方式。由于其得天独厚的优势,至今依然是国际货物流通的主要方式之一。但近几年来,全球经济增长变化较大,各种动荡因素频繁出现,区域性贸易保护主义加剧,使国际航运面临更大的困难。所以,综合物流服务与海洋运输相结合的伟大     

云计算下环形网络大数据协同挖掘方法研究

为提高传统数据挖掘方法的数据挖掘有效性,提出了云计算下环形网络大数据协同挖掘方法,基于数据集的选取,确定大数据协同挖掘范围,根据数据的预处理与集成处理,实现对挖掘数据的特征提取分析,利用数据的归约与离散化分析,完成云计算下环形网络大数据的协同挖掘,实验数据表明,提出的大数据协同挖掘方法,较传统挖掘方法挖掘有效性提高47.29%,适用于云计算下环形网络大数据的协同挖掘。     

大雾天气海上船舶交通异常挖掘识别方法

传统船舶交通异常识别方法在大雾天气环境下,存在挖掘算法对船舶轨迹异常状态辨识度降低的问题。通过分析发现,原因在于传统方法中没有引入大雾天气对船舶轨迹检测信号的扰动变量,导致轨迹检测数据与挖掘算法之间出现数据断链,降低了数据挖掘的识别效果。因此,提出大雾天气海上船舶交通异常挖掘识别方法分析。首先通过LSTM算法,将大雾天气扰动特征代入挖掘神经网络,获得带有大雾扰动特征神经网络;接着,根据大雾扰动特征建立混合高斯船舶轨迹模型,为交通异常识别提供基础数据;然后,通过Spark分布式挖掘算法,完成对船舶交通异常数据的挖掘识别。通过仿真实验,对传统挖掘识别方法与提出方法效果进行多组数据对比,证明提出挖掘识别方法的有效性。     

基于Python的轨道交通安全质量检查问题大数据分析和可视化研究

城市轨道交通工程安全质量管理的主要抓手是建设单位对施工单位的定期检查,检查形成的信息可以作为管理决策的主要依据。文章将基于Python的大数据分析方法融入传统安全质量管理中,通过安全质量检查问题反馈的文本挖掘大数据信息,提出安全质量关键问题的发现路径。以苏州市轨道交通7号线为例,进行大数据实例化分析,给出相关分析结果,为建设单位进行安全质量管控提供指导依据。     

基于汽车服务业的服务挖掘

传统服务模式只能在客户驾车进入汽车4S店或已经遇到车辆故障主动与企业电话或其他方式联系时,企业才能为其提供维修与检测服务。基于汽车服务业仍然处于“被动”状态,文章提出服务挖掘的概念,然后建立了基于汽车服务业的服务挖掘模型,最后针对服务挖掘模型在汽车服务业的客户关系管理中应用提出了3点建议。